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¿Cómo utilizar cámaras comunes para recopilar datos para entrenar modelos NeRF? ¡Tú también puedes hacerlo!
Recientemente, la tecnología de campos de radiación neuronal (NeRF) ha atraído mucha atención en el campo de los gráficos por computadora. Este método basado en el aprendizaje profundo permite a las personas reconstruir escenas tridimensionales a partir de imágenes bidimensionales. Dado que el modelo NeRF se puede utilizar para una serie de aplicaciones, como la síntesis de nuevas perspectivas y la reconstrucción de la geometría de la escena, cada vez más personas están empezando a pensar en cómo utilizar cámaras comunes para recopilar datos con el fin de entrenar más fácilmente dichos modelos. Para profesionales y aficionados que quieran aprender más sobre esta tecnología, este artículo le guiará a través del proceso paso a paso.
Introducción al modelo NeRF
NeRF se propuso por primera vez en 2020. Su núcleo es caracterizar el campo de radiación de la escena mediante el establecimiento de una red neuronal. Esta red puede predecir el brillo y la densidad de volumen de la escena en función de la posición espacial y la dirección de visión de la cámara. Este proceso requiere datos de imágenes desde muchos ángulos diferentes, que luego se generan mediante técnicas tradicionales de representación de volumen. Más importante aún, este proceso es totalmente diferenciable, lo que nos permite entrenar un modelo más preciso al minimizar el error entre la imagen predicha y la imagen real a través del descenso de gradiente.
Importancia de la recopilación de datosPara entrenar un modelo NeRF preciso, el primer paso es recopilar imágenes desde diferentes ángulos y las poses de cámara correspondientes.
Estas imágenes no requieren cámaras ni software especializados; cualquier cámara puede capturar un conjunto de datos compatible con Estructura a partir del movimiento (SfM). Si se puede rastrear la posición y la dirección de la cámara, se puede realizar un entrenamiento posterior del modelo. Muchos investigadores también utilizan datos sintéticos para evaluar NeRF y tecnologías relacionadas. Las imágenes y sus correspondientes poses están controladas, por lo que tienen una mayor precisión.
Cómo recopilar datos con éxito
Si desea utilizar una cámara normal para recopilar datos para entrenar NeRF, hay algunos puntos clave a tener en cuenta:
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Asegúrese de la diversidad de escenas: las imágenes deben recopilarse desde diferentes ángulos y distancias.
- Configure los ajustes de su cámara adecuadamente: la apertura, la distancia focal y la velocidad de obturación afectan la calidad de la imagen.
- Estabilice la posición de la cámara: utilice un trípode o estabilizador para garantizar la estabilidad durante la toma.
Al recopilar datos, se recomienda tomar algunas imágenes de referencia para facilitar el análisis y la comparación futuros.
Procesamiento y entrenamiento de datos
Una vez recopilados los datos, el siguiente paso es procesar y entrenar el modelo. Haga clic en las imágenes bíblicas y asegúrese de capturar los puntos clave durante el proceso de filmación para su posterior análisis. Además, dado que todo el proceso de entrenamiento es de retropropagación, el modelo debe ajustarse repetidamente para reducir los errores, por lo que cuanto más datos se recopilen, más preciso será el modelo.
Amplia aplicación del modelo NeRF
A medida que la tecnología NeRF continúa avanzando y ganando popularidad, sus posibles aplicaciones en áreas como la creación de contenido, las imágenes médicas, la robótica y la automatización se hacen cada vez más evidentes. Para los creadores de contenido, el efecto 3D en tiempo real proporcionado por NeRF no solo puede reducir los costos de producción sino también mejorar el realismo de los efectos visuales. En imágenes médicas, NeRF permite una reconstrucción más precisa de las tomografías computarizadas, lo que reduce potencialmente el uso de radiación y mejora la seguridad del paciente.
Tendencias futuras del desarrolloCon la continua innovación de la tecnología, el entrenamiento de los modelos NeRF será cada vez más fácil. En el futuro, los usuarios comunes solo necesitarán una cámara común y corriente para recopilar datos y entrenar modelos 3D de alta calidad. ¿Significa esto que todo el mundo se convertirá en un artista digital?
